【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生产调节，更具体地说，本专利技术涉及一种基于人工智能的2，4-二氯苯乙酮生产用连续酰化反馈调节系统。
技术介绍
1、2，4-二氯苯乙酮是合成广谱抗真菌药物的重要中间体，近年来需求迅速扩大，目前工艺均采用单批次酰化生产，生产效率及产品稳定性、生产过程中的安全性难以保持。因此改进工艺减少消耗、提高收率、降低成本，确保安全成为迫切需要解决的问题。利用混苯转位间位连续流技术进行连续酰化反应，能大幅度提升运行过程中的精准控制，可实现全流程自动化调控。混苯转位间位连续流技术结合了混苯转位技术和连续流反应器的优点，可以实现反应过程的连续化、自动化和高效化。具体来说，该技术通过控制反应物在连续流反应器中的流动速度和停留时间，实现反应条件的精确控制，从而提高反应的效率和稳定性。
2、但是其在实际使用时，仍旧存在较多缺点，如，现有的出料阀门控制依赖实际测量获取目标产物浓度，存在时效性不足问题，导致目标产物的收集准确性低。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术提供一种基于人工智能的2，4-二氯苯乙酮生产用连续酰化反馈调节系统，通过搭建出料口目标产物浓度预测模型，将反应过程的关键监测参数、目标产物理论浓度和目标产物实际浓度进行对应，得到历史数据集；在深度学习网络框架下，基于历史数据集构建训练集和测试集，得到出料口目标产物浓度预测模型，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于人工智能的2，4-二氯苯乙
3、浓度预测模型搭建模块，用于搭建出料口目标产物浓度预测模型，将反应过程的关键监测参数、目标产物理论浓度和目标产物实际浓度进行对应，得到历史数据集；在深度学习网络框架下，基于历史数据集构建训练集和测试集，得到出料口目标产物浓度预测模型；
4、数据监测模块，用于监测进料口的原料投入速度、实时液位线、出料口目标产物浓度和出料速度，将监测结果传输至进出口管理模块；
5、进出口管理模块，接收数据监测模块传输数据，根据出料口目标产物浓度控制出料阀门的开闭；根据实时液位线和出料速度控制进料阀门的开闭；
6、产物收率分析模块，用于获取产物收率第一异常指数，将获取的产物收率第一异常指数和预设值进行比较，根据比较结果生成异常分析指令；
7、异常原因分析模块，基于关键监测参数和预设参数标准的误差率，联合分析得到过程参数异常评估指数gy。
8、优选的，所述进出口管理模块包括出料口管理单元和进料口管理单元，所述出料口管理单元用于控制出料阀门的开闭和出料流速，当出料口目标产物浓度在预设值域范围内，开启出料阀门，记录出料流速；当出料口目标产物浓度不在预设值域范围内关闭出料阀门，记录出料阀门的出料量；所述进料口管理单元用于控制进料阀门的投入速度，以反应装置内液位线最高值为限定条件，基于反应装置的实时液位线和出料流速，计算得到进料口的最大原料投入速度和投入量，基于最大原料投入速度控制进料阀门的原料投入速度，记录进料阀门的原料流量。
9、优选的，所述出料口目标产物浓度的获取方式为：搭建出料口目标产物浓度预测模型，将关键监测参数和目标产物理论浓度输入出料口目标产物浓度预测模型，输出出料口目标产物浓度；所述出料口目标产物浓度预测的搭建过程包括下列步骤：
10、步骤一、基于反应速率常数、原料浓度和反应时间，计算得到第j个时间节点的目标产物理论浓度lc_j；
11、步骤二、在出料口取样进行气相色谱分析，得到第j个时间节点的目标产物实际浓度sc_j；
12、步骤三、将反应过程的关键监测参数、目标产物理论浓度和目标产物实际浓度进行对应，得到历史数据集；
13、步骤四、在深度学习网络框架下，基于历史数据集构建训练集和测试集，得到出料口目标产物浓度预测模型。
14、优选的，所述目标产物理论浓度的获取过程包括下列步骤：
15、步骤s11、基于出料阀门的开闭将数据划分为若干时间段；设有n个时间段，用i表示时间段的编号；将时间段按照等时间划分为m个时间节点，并进行编号，用j表示时间节点的编号；
16、步骤s12、获取合成目标产物的反应速率常数，记为kc；获取上一个时间节点到当前时间节点的时间间隔记为xt；目标合成产物与反应物的摩尔质量比记为kmo；将原料在时间节点j的浓度记为ct_j；
17、步骤s13、通过公式计算得到第j个时间节点的理论产物质量cm_j，其中γl表示物料损失比例；输出每个时间节点的理论产物质量；
18、步骤s14、通过对时间段内每个时间节点累计求和得到在时间段内累计产生的理论产物总质量zm；将第i个时间段的理论产物总质量记为zm_i，将第i个时间段出料阀门排出的目标产物质量记为pm_i；通过公式计算得到时间节点j的产物剩余总质量lm_j；
19、步骤s15、基于时间节点j的产物剩余总质量和反应混合物体积的比值，得到第j个时间节点的目标产物理论浓度lc_j。
20、优选的，所述出料口目标产物浓度预测模型的搭建过程包括下列步骤：
21、步骤s21、构建训练集：训练集中包括关键监测参数、目标产物理论浓度和目标产物实际浓度；将每个时间节点的目标产物理论浓度，记为lc_j；将每个时间点的目标产物实际浓度，记为sc_j；
22、步骤s22、初始化深度学习网络框架的权重和偏置；将训练集中的关键监测参数和目标产物理论浓度输入初始化后的深度学习网络框架中，输出修正后的目标产物理论浓度；
23、步骤s23、设置损失函数floss满足公式，使用反向传播算法和梯度下降优化器来更新权重和偏置，以最小化误差；
24、步骤s24、在每个训练迭代后，使用测试集评估出料口目标产物浓度预测模型在每个训练迭代后的性能，通过比较出料口目标产物浓度预测模型在训练集和验证集上的性能，调整出料口目标产物浓度预测模型的学习率、迭代次数；
25、步骤s25、训练至迭代次数、损失函数满足要求，完成训练，得到出料口目标产物浓度预测模型；提取每个关键监测参数对目标产物理论浓度的权重。
26、优选的，所述产物收率第一异常指数的获取方式包括下列步骤：
27、步骤s31、将出料口的反应混合物按照出料阀门的开闭划分为若干时间段，并进行编号；
28、步骤s32、对反应混合物进行提纯操作，得到分离提纯出来的实际产物质量；用反应混合物体积和浓度的乘积表示产出区域对应的理论产物质量；将实际产物质量除以理论产物质量的百分比值，记为产物收率；
29、步骤s33、获取第i个时间段的产物收率，记为cs_i；通过预测模型获取第i个时间段的预设产物收率，记为cs0，通过公式计算得到第i个时间段的产物收率异常指数ys_i；
30、步骤s34、获取第i个时间段本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的2，4-二氯苯乙酮生产用连续酰化反馈调节系统，应用于2，4-二氯苯乙酮生产工艺，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的2，4-二氯苯乙酮生产用连续酰化反馈调节系统，其特征在于，所述进出口管理模块包括出料口管理单元和进料口管理单元，所述出料口管理单元用于控制出料阀门的开闭和出料流速，当出料口目标产物浓度在预设值域范围内，开启出料阀门，记录出料流速；当出料口目标产物浓度不在预设值域范围内关闭出料阀门，记录出料阀门的出料量；所述进料口管理单元用于控制进料阀门的投入速度，以反应装置内液位线最高值为限定条件，基于反应装置的实时液位线和出料流速，计算得到进料口的最大原料投入速度和投入量，基于最大原料投入速度控制进料阀门的原料投入速度，记录进料阀门的原料流量。
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的2，4-二氯苯乙酮生产用连续酰化反馈调节系统，其特征在于，所述出料口目标产物浓度的获取方式为：搭建出料口目标产物浓度预测模型，将关键监测参数和目标产物理论浓度输入出料口目标产物浓度预测模型，输出出料口目标产物浓度；所述出料口目
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的2，4-二氯苯乙酮生产用连续酰化反馈调节系统，其特征在于，所述目标产物理论浓度的获取过程包括下列步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的2，4-二氯苯乙酮生产用连续酰化反馈调节系统，其特征在于，所述出料口目标产物浓度预测模型的搭建过程包括下列步骤：
6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的2，4-二氯苯乙酮生产用连续酰化反馈调节系统，其特征在于，所述产物收率第一异常指数的获取方式包括下列步骤：
7.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的2，4-二氯苯乙酮生产用连续酰化反馈调节系统，其特征在于，所述过程参数异常评估指数Gy的获取过程包括下列步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的2，4-二氯苯乙酮生产用连续酰化反馈调节系统，应用于2，4-二氯苯乙酮生产工艺，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的2，4-二氯苯乙酮生产用连续酰化反馈调节系统，其特征在于，所述进出口管理模块包括出料口管理单元和进料口管理单元，所述出料口管理单元用于控制出料阀门的开闭和出料流速，当出料口目标产物浓度在预设值域范围内，开启出料阀门，记录出料流速；当出料口目标产物浓度不在预设值域范围内关闭出料阀门，记录出料阀门的出料量；所述进料口管理单元用于控制进料阀门的投入速度，以反应装置内液位线最高值为限定条件，基于反应装置的实时液位线和出料流速，计算得到进料口的最大原料投入速度和投入量，基于最大原料投入速度控制进料阀门的原料投入速度，记录进料阀门的原料流量。
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的2，4-二氯苯乙酮生产用连续酰化反馈调节系统，其特征在于，所述出料口目标产物...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈树鹏，王映辉，丁佐龙，吴春江，佘远春，
申请(专利权)人：江苏隆昌化工有限公司，
类型：发明
国别省市：
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